学术背景 随着人工智能（AI）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的快速发展，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在学术界和工业界都取得了显著进展。然而，尽管LLMs在多个NLP任务中表现出色，但尚未有单一模型能够同时满足所有任务需求。这种多样化的任务需求和评估标准的复杂性，使得LLMs的评估成为一个多准则决策（Multi-Criteria Decision-Making, MCDM）问题。传统的MCDM方法虽然能够进行排名，但在处理不确定性、任务优先级和数据变异性等方面存在局限性，尤其是在处理二元数据时，难以有效进行分级。 为了解决这一问题，本文提出了一种基于效用和动态定位变换的三支决策（Three-Way D...